講演情報
[25p-61C-2]SiO2/Si界面用ニューラルネットワークポテンシャルの学習に効果的な訓練データの検討
〇平井 健太郎1、竹松 孝太朗1、渡邉 孝信1 (1.早大理工)
キーワード：
分子動力学,機械学習ポテンシャル,界面構造
近年注目されている機械学習ポテンシャルは、異種材料界面系への適用例が比較的少なく、これは界面構造の訓練データ作成にかかるコストが原因である。我々は、大きな界面構造を訓練データに含めることなく、異種材料界面を再現できる機械学習ポテンシャルの作り方を模索している。本研究ではHigh Dimensional Neural Network Potential（HDNNP）を用い、様々な訓練データセットを用意して、SiO2/ Si界面の構造やエネルギーの再現能力を比較した。